人脸检测代码
时间: 2023-07-28 19:07:05 浏览: 51
以下是使用Python和OpenCV进行人脸检测的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 创建人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 在原图上绘制人脸框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Faces found", img)
cv2.waitKey(0)
```
在代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图片,然后创建了一个基于Haar特征的人脸检测器对象`face_cascade`,并使用`cv2.CascadeClassifier()`函数加载了预训练好的分类器文件`haarcascade_frontalface_default.xml`。
接下来,对读取的图片进行灰度化处理,以便于提高人脸检测的准确性。然后,使用`face_cascade.detectMultiScale()`函数进行人脸检测,返回的结果是一个矩形框列表`faces`,每个矩形框都表示检测到的一个人脸区域。在代码中,还设置了一些参数,例如`scaleFactor`、`minNeighbors`和`minSize`,以调整人脸检测的效果。
最后,使用`cv2.rectangle()`函数在原图上绘制检测到的人脸矩形框,以便于可视化结果。调用`cv2.imshow()`函数显示结果,并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户输入。